Piensa en una base de datos de documentos como un archivador digital inteligente. Los datos se agrupan en colecciones (las carpetas), cada una de las cuales contiene documentos independientes (los archivos) para una sola entidad, como un cliente o un producto.

A diferencia de una tabla relacional rígida, cada documento puede tener una estructura única. Por ejemplo, puedes agregar un campo “sustainability_rating” a un solo producto en tu catálogo de comercio electrónico sin alterar el esquema de todos los demás artículos.

Las bases de datos de documentos son adecuadas para aplicaciones que exigen flexibilidad, escalabilidad y desarrollo rápido, como aplicaciones de IA, administración de contenido, comercio electrónico y análisis en tiempo real.

Por ejemplo, una sola publicación en redes sociales contiene datos semiestructurados (campos predecibles como un nombre de usuario, una marca de tiempo y un recuento de “me gusta”), pero la estructura es flexible. Una publicación podría incluir una etiqueta de ubicación opcional, mientras que otra podría tener una lista de usuarios etiquetados. Además, la publicación puede contener datos no estructurados, como una imagen o un video, el texto libre del título y una serie de comentarios de los usuarios.

Una base de datos de documentos está diseñada para almacenar toda esta información relacionada, desde el nombre de usuario estructurado hasta la imagen y los comentarios no estructurados, en un “documento” cohesivo. Esto hace que sea muy eficiente para los desarrolladores trabajar con datos del mundo real sin tener que forzarlos primero en una estructura rígida y predefinida.

Las bases de datos de documentos son muy habituales en las aplicaciones que requieren flexibilidad, escalabilidad y velocidad. Estos son algunos de los casos de uso más comunes:

• Sistemas de administración de contenido (CMS): Administra contenido diverso, desde entradas de blog hasta descripciones de productos, lo que garantiza que el contenido se publique y actualice eficazmente.
• Plataformas de comercio electrónico: Impulsa tiendas en línea de alto rendimiento, maneja catálogos de productos complejos, cuentas de usuarios y transacciones en tiempo real.
• Estadísticas en tiempo real: Procesa y analiza grandes volúmenes de datos para obtener estadísticas valiosas y tomar decisiones basadas en datos.
• Aplicaciones web y para dispositivos móviles: Crea aplicaciones rápidas y responsivas que ofrezcan experiencias del usuario fluidas en todos los dispositivos.
• Internet de las cosas (IoT): Almacena y analiza grandes cantidades de datos de sensores para impulsar dispositivos y sistemas inteligentes.
• Desarrollo de videojuegos: Crea experiencias de juego inmersivas administrando datos de jugadores, estados de juegos y tablas de clasificación.
• Aplicaciones de atención médica: Almacena y administra de forma segura información sensible de pacientes para ofrecerles atención médica eficiente y precisa.
• Aplicaciones potenciadas por IA: Apoya la IA con un modelo de datos que pueda evolucionar rápidamente y mantenerse al día con los cambios en las instrucciones.
• Caché de IA: Almacena en caché los resultados de los servicios de IA que producen traducciones de idiomas, clasificaciones de datos y más para reducir los costos de entrega.

Si bien las bases de datos de documentos, las bases de datos relacionales y los almacenes de pares clave-valor administran datos, lo hacen con diferentes prioridades en cuanto a estructura, flexibilidad y velocidad.

Las bases de datos de documentos se destacan en entornos dinámicos, como plataformas de comercio electrónico o apps para dispositivos móviles, en los que los datos evolucionan rápidamente o adoptan formas variadas. Su flexibilidad se adapta a conjuntos de datos de diversas fuentes o con esquemas diferentes.

Por otro lado, las bases de datos relacionales son ideales para aplicaciones tradicionales, como sistemas financieros o administración de inventario, en las que la coherencia y la estructura son innegociables. En los servicios financieros, por ejemplo, mantener un esquema estricto garantiza que cada cuenta de cliente use los mismos tipos de datos que requiere la administración.

Consideraciones para elegir entre las dos opciones:

• Estructura: Las bases de datos relacionales aplican esquemas estrictos, mientras que las bases de datos de documentos permiten que cada registro tenga una estructura única.
• Relaciones: Las bases de datos relacionales dependen de las operaciones JOIN para conectar tablas, mientras que las bases de datos de documentos suelen incorporar datos relacionados en un solo documento para un acceso más rápido.
• Escalabilidad: Las bases de datos relacionales son más fáciles de escalar verticalmente, ya que se agregan más recursos a un solo servidor, pero requieren mecanismos complejos para el escalamiento horizontal. Las bases de datos de documentos se diseñan para el escalamiento horizontal en varios servidores
• Flexibilidad: Las bases de datos de documentos se adaptan a los modelos de datos cambiantes sin esfuerzo, mientras que las bases de datos relacionales requieren un esfuerzo significativo para modificar los esquemas.

Las aplicaciones grandes y complejas, como los videojuegos, pueden basarse en una base de datos de documentos y en una relacional, y cada una almacena diferentes partes de los datos.

Las bases de datos de documentos y los almacenes de pares clave-valor son bases de datos NoSQL, pero tienen propósitos diferentes según cómo manejan los datos.

Bases de datos de documentos: Las bases de datos de documentos extienden el concepto de par clave-valor. Los documentos pueden incluir datos anidados, y las bases de datos de documentos proporcionan más flexibilidad para indexar estos datos y permitir consultas de alto rendimiento sobre los valores de los datos anidados. Esta estructura permite que las bases de datos de documentos administren diversos conjuntos de datos y admitan consultas avanzadas.

Almacenes de pares clave-valor: Estas bases de datos usan una estructura simple de claves y valores. Cada clave es única y apunta directamente a su valor. Esta simplicidad hace que los almacenes de pares clave-valor sean extremadamente rápidos para las búsquedas, pero no son ideales para manejar datos complejos o jerárquicos, ya que no usan lenguajes de consulta sofisticados.

Cuándo usar cada una:

• Elige un almacén de pares clave-valor para estructuras de datos simples, como la administración de sesiones de usuarios o el almacenamiento en caché, en las que las búsquedas rápidas son esenciales.
• Elige una base de datos de documentos para aplicaciones con estructuras de datos complejas y en evolución, como la administración de catálogos de productos o perfiles de usuarios.

MongoDB es una base de datos de documentos muy usada que se conoce por su formato de datos BSON flexible, su lenguaje de consulta ad hoc y sus capacidades de escalamiento horizontal. Está disponible como una oferta comercial de MongoDB, Inc. Varias bases de datos de la competencia de otros proveedores ofrecen distintos grados de compatibilidad con MongoDB.

Firestore es una base de datos de documentos sin servidores completamente administrada que proporciona sincronización de datos en tiempo real para apps web y para dispositivos móviles a través de su integración con Google Cloud y Firebase.

CosmosDB es un servicio de base de datos multimodelo diseñado para aplicaciones que requieren lecturas y escrituras de baja latencia a escala global.

Couchbase es una base de datos de documentos distribuida y una plataforma en la nube que ofrece asistencia en cargas de trabajo de múltiples nubes, dispositivos móviles, IA y procesamiento perimetral.

Amazon DocumentDB es un servicio de base de datos administrado de Amazon Web Services (AWS) que es compatible con la API de MongoDB.

Firestore es una base de datos de documentos completamente administrada que reduce las complejidades de la administración de bases de datos. Te permite aprovechar todo el poder de Google Cloud y su plataforma escalable a nivel mundial.

Ya sea que estés creando una app pequeña o escalando una plataforma global, las funciones de Firestore están diseñadas para ayudarte a avanzar más rápido mientras mantienes la flexibilidad y el rendimiento.

• Arquitectura sin servidores: Firestore no tiene servidores, lo que significa que no hay infraestructura para configurar o administrar. Se escala automáticamente para manejar tus cargas de datos, desde cero hasta millones de conexiones simultáneas.
• Integración de servicios de Google Cloud: Conéctate fácilmente con otros servicios de Google Cloud, como Cloud Functions, Cloud Run y BigQuery. Esto permite canalizaciones de procesamiento y análisis de datos potentes sin parámetros de configuración complejos.
• Compatibilidad con MongoDB: Usa controladores, herramientas y código de MongoDB para conectarte directamente a Firestore. Esto hace que migrar aplicaciones existentes o iniciar proyectos nuevos con patrones conocidos sea increíblemente simple.
• Actualizaciones en tiempo real: Mantén a tus usuarios conectados con la sincronización de datos en vivo, integrada directamente en la plataforma.
• Escalabilidad global: Maneja el crecimiento sin esfuerzo con la capacidad de Firestore de escalar horizontalmente, a la vez que garantizas el acceso de baja latencia para los usuarios de todo el mundo.
• Fácil de usar para desarrolladores: Enfócate en crear funciones innovadoras sin preocuparte por la infraestructura o el mantenimiento. El servicio completamente administrado de Firestore se encarga del trabajo pesado.
• Nivel gratuito para poco uso: Firestore ofrece un nivel gratuito generoso, lo que lo hace ideal para startups o proyectos más pequeños que quieren escalar a medida que crecen sin costos iniciales.

Como parte de Google Cloud y Firebase, Firestore se integra para potenciar tus aplicaciones con integraciones sencillas con Firebase Auth, BigQuery y muchos otros servicios. Desde herramientas de colaboración en tiempo real hasta apps para dispositivos móviles y plataformas empresariales, Firestore proporciona las herramientas que necesitas para tener éxito.

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